混沌映射优化算法：多群体量子粒子群优化

"该资源是一篇关于混沌映射的多种群量子粒子群优化算法的学术论文，发表在《计算机工程与应用》期刊上，作者包括逄珊、杨欣毅和张小峰。文章主要探讨了如何解决量子粒子群优化算法（QPSO）的早熟收敛问题，并提出了一种新的优化算法——基于Logistics混沌映射变异的多种群量子粒子群优化算法（CMQPSO）。" 在优化算法领域，粒子群优化（PSO）由Kennedy和Eberhart于1995年提出，它模拟鸟群寻找食物的行为来进行多维空间的优化问题求解。然而，标准的PSO算法存在一个显著的缺点，即早熟收敛，这意味着算法在早期阶段就过早地集中在局部最优，而忽视了全局最优的可能性。为了解决这个问题，研究人员发展出了量子行为的粒子群优化算法（QPSO），它引入了量子力学的概念，增强了算法的全局搜索能力。 本文提出了一种新的策略，CMQPSO，它利用Logistics混沌映射生成初始粒子群，Logistics映射是一种非线性动力学系统，可以产生复杂的混沌行为，有助于打破算法的模式化收敛。CMQPSO算法将群体分为两个层次，即顶层和底层。当顶层粒子出现聚集现象时，算法引入高斯扰动来增加多样性；底层粒子则按照一定的概率通过Logistics混沌变异操作生成新的粒子，这有助于在粒子群中保持更均匀的分布，从而增强全局探索的能力。 实验结果显示，CMQPSO算法在搜索效率和收敛速度上优于传统的QPSO和其他优化算法。作者还对算法的关键参数，如停滞阈值[Cσ]和比例系数[S]，进行了敏感性分析，探讨了这些参数如何影响算法的搜索性能，并给出了合理的选择范围。这些发现对于实际应用中的参数调优具有指导意义。 这篇论文研究了混沌映射在多群体优化算法中的应用，通过创新性的结合，提高了QPSO算法的性能，对于解决复杂优化问题提供了新的思路。这项工作不仅深化了对粒子群优化算法的理解，也为未来相关领域的研究和应用奠定了基础。